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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于强化学习的六足机器人容错步态规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116449727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310223795.1，技术领域涉及：G05B17/02；该发明授权一种基于强化学习的六足机器人容错步态规划方法是由魏武;邹扬忠;李达贤;李雨妮;柳雄顶设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的六足机器人容错步态规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的六足机器人容错步态规划方法，包括以下步骤：搭建六足机器人的仿真模型；建立基于改进的Hopf振荡器的CPG步态生成器；融合仿真模型、策略网络与基于改进的Hopf振荡器的CPG步态生成器，构建强化学习运动控制框架，对于建立的六足机器人仿真模型，融合强化学习运动控制框架；模拟六足机器人部分腿出现故障，在仿真环境中冻结六足机器人出现故障的腿，对强化学习运动控制框架进行训练；将训练后的控制网络集成在六足机器人的步态控制框架中，用于生成六足机器人的容错步态并验证，如果能在冻结故障腿的情况下完成自主运动则表示策略网络有效，从而将策略网络提取出来用于控制真实的六足机器人运动。

本发明授权一种基于强化学习的六足机器人容错步态规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的六足机器人容错步态规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、搭建六足机器人的仿真模型； S2、根据六足机器人的运动特点建立基于改进的Hopf振荡器的CPG步态生成器，步态生成器的输入为步态参数，输出为六足机器人的关节位置控制指令，以控制机器人按照步态生成器生成的步态进行运动； 改进的Hopf振荡器的数学模型为： 式中，为振荡器的频率；是支撑相频率；是摆动相频率；b为常数；是占地系数；y为振荡器的状态变量； 六足机器人六条腿的振荡器相互耦合，组成环型耦合网络CPG步态生成器的数学模型为： 式中：是两个振荡器间的耦合强度参数；和是振荡器i的状态变量；和是振荡器j的状态变量；和是一阶导数；是收敛速度系数；为振荡器幅值的平方；为单个振荡器的频率；是振荡器i和j之间的相位差；是支撑相频率；是摆动相频率；b为常数； S3、融合仿真模型与步骤S2中基于改进的Hopf振荡器的CPG步态生成器，构建强化学习运动控制框架； S4、模拟六足机器人部分腿随机出现故障，在仿真环境中六足机器人故障腿设定为不能运动且无支撑力；对强化学习运动控制框架进行训练，获得控制网络的参数，使该框架能够控制六足机器人的仿真模型在部分腿出现故障之后在仿真场景下运动； S5、将训练后获得的控制网络集成在六足机器人的步态控制框架中，用于生成六足机器人的容错步态，并在仿真环境中进行验证，机器人能在出现腿部故障的情况下完成运动则表示策略网络有效，从而将策略网络提取出来用于控制真实的六足机器人运动。

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